[Index] Intelligence artificielle

[Tugdual]

« Il a créé une IA pour faire son travail », par Micode :

[Longueur]

Je m’aide des chat bot pour certaines demandes. Je trouve ca brut et redondant. Je fais des recherches avec mes usagers au travail dessus. On en parle beaucoup sur les média

[Bubu]

Le vrai problème depuis toujours, c'est qu'on n’a toujours pas réussi à réellement créer de l’IA.
C'est vrai que c'est déjà impressionnant, mais ce n'est pas de l’IA.
Et ce n'est pas une question de performances. Quand on voit la puissance de calcul des GPGPU.
Le problème est algorithmique.
On ne sait toujours pas comment, sans apprentissage supervisé, créer une machine qui a le besoin d’apprendre par elle-même.

[lucius]

Je reste étonné que l'IA comme GPT soit capable de générer du code à peu près correct mais reste incapable de répondre a une simple requête (avec trois critères obligatoires).

Je lui ai posé une question pour me trouver une chose qui existe mais a chaque fois repondait a côté. Cette même requête marche pourtant dans un moteur de recherche.

[Bubu]

La clé à mon avis, c'est l’apprentissage par renforcement.
Et ça existe déjà. Pour ça il y a déjà des algorithmes.
Mais c'est plutôt mal adapté pour les réseaux neuronaux.
En deuxième année, j’avais fait un petit programme qui apprenait tout seul à jouer au serpent. Rien de fabuleux.
L’apprentissage par renforcement, c'est très simple : si l’action est bonne on renforce et si elle est mauvaise, on la diminue.
On appelle ça l’apprentissage compétitif.
Mais ça reste un apprentissage supervisé même si le superviseur ne juge que les résultats de façon binaire.
Normalement, l’apprentissage compétitif est utilisé pour les réseaux neuronaux compétitifs, topologiques, ils gèrent les distances entre eux. Mais même les réseaux neuronaux à combinaisons (non) linéaires peuvent utiliser cet algorithme.

Dans l’apprentissage compétitif pour les réseaux neuronaux basés sur le perceptron, on regarde la sortie maximale entre tous les neurones de sortie et c’est le meilleur qui est le vainqueur et tout les autres sont perdants. Le superviseur juge s’il a tort ou raison. En fonction de sa réponse on calcule son erreur et on la retropropage au reste du réseau.

[Bubu]

Cet algorithme n’existe pas dans les ouvrages que j’ai lus. Mais un ordinateur ne ment pas. Donc même si je suis un amateur, l’ordinateur prouve que ça marche.

J'ai déjà posté l’appli et le code d’un perceptron multi couches dans ce sujet.
Avis aux archéologues.

[Jiheu]

Cela ne vous est jamais arrivé de vous demander à quoi vous pourriez ressembler en tant que personnage de fiction, et plus précisément en tant que personnage des studios Ghibli ? C'est désormais possible grâce à l’IA générative de ChatGPT qui fait des merveilles !

https://www.clubic.com/tutoriel-559518- ... atgpt.html

[Bubu]

D’accord, c'est carrément époustouflant. Presque magique.
Mais pour moi, c'est du buzz.
La grande avancée et dernière, c'est les réseaux neuronaux à convolutions.
On sait tout faire aujourd'hui avec les réseaux neuronaux en apprentissage supervisé.
Il faudrait s’interrer maintenant aux systèmes de récompense. Pour que l’apprentissage soit autonome.

[lucius]

chatGPT 4.5 semble avoir reussi le test de Turing.

[Bubu]

Il n’y a pas d’intelligence sans apprentissage. On s’émerveillé des résultats et il y de quoi faut être honnête, mais rares sont les personnes qui se posent la question du comment. On ne fait que boviner sur des serveurs de calcul mais au niveau algorithmique il n'y a pas d,avancée.

[lucius]

Il n’y a pas d’intelligence sans apprentissage. On s’émerveillé des résultats et il y de quoi faut être honnête, mais rares sont les personnes qui se posent la question du comment. On ne fait que boviner sur des serveurs de calcul mais au niveau algorithmique il n'y a pas d,avancée.

La vraie innovation de ces dernieres années c'est les tenseurs pour les LLM

[Bubu]

Merci de votre réponse. (Je crois me souvenir que vous vous arrêtez au vouvoiement)
C'est une passion, pas mon métier.
Vous avez dû remarquer que plus spécifiquement, ce sont les algorithmes d’apprentissage qui m’intéresse..
Je ne connais rien aux tenseurs, ni les LLM. C’est nouveau pour moi.
Au niveau physique, je dois juste avoir le niveau bac.
En maths vu que j’étais en filière math info, j'ai un peu moins que le niveau bac+2. Je me suis arrêté aux séries et à la diagonalisation des endomorphismes. C'est tout. Mais pour les perceptrons muti couches et les réseaux à convolution, finalement on a juste besoin de savoir calculer les dérivés.
[Edit] Désolé pour les fautes. J’écris avec mon téléphone.

[lucius]

Merci de votre réponse. (Je crois me souvenir que vous vous arrêtez au vouvoiement)
C'est une passion, pas mon métier.
Vous avez dû remarquer que plus spécifiquement, ce sont les algorithmes d’apprentissage qui m’intéresse..
Je ne connais rien aux tenseurs, ni les LLM. C’est nouveau pour moi.
Au niveau physique, je dois juste avoir le niveau bac.
En maths vu que j’étais en filière math info, j'ai un peu moins que le niveau bac+2. Je me suis arrêté aux séries et à la diagonalisation des endomorphismes. C'est tout. Mais pour les perceptrons muti couches et les réseaux à convolution, finalement on a juste besoin de savoir calculer les dérivés.

Oui je vouvoie (j'ai été élévé ainsi).

Pour l'apprentissage (deep, renforcement, symbolique, statistique...) les reseaux de tenseurs et les TPU ont changé la donne.

https://www.allaboutai.com/fr-fr/glossa ... tensoriel/


https://www.datacamp.com/fr/tutorial/torchrl

[Bubu]

Encore plus spécifiquement, je m’intéresse à l’apprentissage en temps réel.
La plupart des algorithmes différencient l’apprentissage de la restitution. En 2 phases.
Moi je veux que l’apprentissage et la restitution se fassent en même temps.
Mais on montre que les résultats.
Je suis plus impressionné par un robot qui apprend tout seul à marcher.

J’ai testé l’apprentissage non supervisé.
Avec les réseaux topologiques. Et le réseau de Hopfield. Mais ça donne rien. Ou bien, pour les réseaux topologiques, ça marche bien, mais c'est pas adapté pour un apprentissage en temps réel.
Donc je conclu et je me répète, l’AI n’existe toujours pas.
[Edit], si vous ne connaissez pas le réseau d’Hopfield, tant mieux pour vous. C'est une aberration théorique. La seule chose positive c'est que l’on peut approximativement résoudre le problème du voyageur de commerce avec.
Mais plus largement, c'est une mémoire auto associative et ce n'est que ça. Mais dans la pratique c’est déjà un miracle de lui faire apprendre ne serait-ce que quelques patterns.
Après la thèse du créateur doit toujours être libre.
Je pense que si ce réseau à créé autant d’engouement à l’époque, c'est parce que son apprentissage est vraiment particulier. C'est un apprentissage stochastique. Et il y eu une version avec des unités cachées plus tard. Mais force est de constater que c'est tombé dans l’oubli depuis longtemps maintenant. Et je comprends pourquoi.
Tout simplement parce que on ne peut rien faire avec. Mais si vous êtes curieux, allez y.
C'est intéressant. L’architecture est simple, il n’y a qu’une couche de neurones en interconnexion.
Et il n’y'a ni entrées ni sorties. C’est juste des états
On le remplit et on attend la réponse. C'est immédiat. Et la fonction d’activation est juste la fonction seuil. Bref c'est une curiosité.

[Tugdual]

Le Cash Investigation sur l’IA :

• n’a pas compris ce qu’était l’IA...

Extrait :

France 2 a diffusé le 10 avril un nouvel épisode de Cash Investigation intitulé « L’Intelligence artificielle a-t-elle déjà pris le contrôle sur notre quotidien ? ». Un reportage censé parler de la révolution technologique qui transforme le monde depuis ChatGPT, mais qui peine à distinguer le numérique, les algorithmes et l’IA.

[...]

« L’intelligence artificielle est en train de bouleverser le quotidien des Français », peut-on lire dans le synopsis du reportage, disponible en replay sur le site france.tv. Cash Investigation met notamment en avant des recrutements par IA, des services de lutte contre la fraude fiscale ou l’emploi de salariés à Madagascar dans des fermes à clics. Le reportage ouvre sur une image d’Elise Lucet qui discute avec ChatGPT, ce qui laisse penser que l’on parle bien de la folie de l’IA générative (quelques mois après le sommet de l’IA en France).

Numerama, qui suit attentivement la révolution de l’intelligence artificielle depuis l’apparition des premiers grands modèles génératifs fin 2023, a regardé le reportage. Et nous avons constaté que les journalistes de France 2, comme de nombreuses autres personnes, ont une définition très floue de l’intelligence artificielle.

[...]

Bref, nous n’avons pas réellement eu l’impression de regarder une enquête sur le sujet que nous couvrons activement sur Numerama (le débat en fin d’émission était intégralement consacré d’IA générative, alors qu’ils étaient absents de l’enquête). Cash Investigation a mis en avant plusieurs problématiques importantes sur la numérisation de la société, notamment au niveau des emplois, mais n’a jamais discuté de la révolution de l’intelligence artificielle initiée par ChatGPT. Un choix qui va contribuer à renforcer les incompréhensions sur ce qu’est actuellement l’IA, alors que l’Europe peine déjà à accélérer sur ces sujets.